The increase of impermeable area ratio is causing hydrologic cycle problems in urban areas and groundwater depletion in rural areas, permeable pavements are getting attention to expand permeable areas. The performance of the permeable concrete block pavement, which is part of the permeable pavement, is greatly affected by the porosity. In addition, the permeability coefficient is a major factor when designing permeable concrete block pavement. Existing porosity and permeability test methods have problems such as uneconomical or poor field applicability. The object of this study was to develop a methodology for evaluating porosity and permeability coefficient using a surface image of a permeable concrete block. Specimens are manufactured with various porosity ranges and porosity and permeability tests are performed. After surface image preprocessing, normalization and binarization methods were compared. Through this, the method with the highest correlation with the lab test result was determined. From the results, the PDR (pore determined ratio) was obtained. Simple linear regression analysis is performed with PDR and lab test results. The results showed a high correlation of R2 more than 0.8, and the errors were also low.
When an earthquake occurs, the severity of damage is determined by natural factors such as the magnitude of the earthquake, the epicenter distance, soil properties, and type of the structures in the affected area, as well as the socio-economic factors such as the population, disaster prevention measures, and economic power of the community. This study evaluated the direct economic loss due to building damage and the community's recovery ability. Building damage was estimated using fragility functions due to the design earthquake by the seismic design code. The usage of the building was determined from the information in the building registrar. Direct economic loss was evaluated using the standard unit price and estimated building damage. The standard unit price was obtained from the Korean Real Estate Board. The community's recovery capacity was calculated using nine indicators selected from regional statistical data. After appropriate normalization and factor analysis, the recovery ability score was calculated through relative evaluation with neighboring cities.
정맥내 면역글로블린은 급성 가와사끼병의 치료에 효과적이나 약 10-20%의 환자에서 치료 실패가 보고되고 있다. 이러한 경우 면역글로블린의 재투여 또는 스테로이드나 다른 약제의 사용 등 다양한 치료방법이 시도되고 있으나 아직 이에 대한 확립된 치료 가이드라인은 없다. $TNF-{\alpha}$는 가와사끼병의 급성기, 특히 관상동맥류를 가진 환자에서 혈중농도가 크게 증가한다. 저자들은 2번의 면역글로블린 투여와 3번의 pulse methylprednisolone 치료에 반응이 없던 10개월 된 난치성 가와사끼병 환아에게 항 $TNF-{\alpha}$인 infliximab (5 mg/kg, 1회)을 투여하여 임상 호전과 더불어 항염증지표가 정상이 되고 관상동맥류 진행이 억제됨을 경험하였다.
본 연구는 전겸구 등(2000)이 개발한 개정판 다차원적 대처척도(Revised Multidimensional Coping Scale; MCS-R)의 타당도와 신뢰도를 평가하기 위하여 실시된 방법론적 연구이다. 자료 수집은 금연집단상담에 참여한 대학생 198명을 대상으로 실시되었고, 탐색적 요인분석을 통해 구성타당도, 우울과 극복력 도구를 이용하여 수렴타당도를 확인하였다. MCS-R의 요인구조를 주성분 분석방법, 직교 회전으로 분석한 결과, 동일하게 13개의 요인이 확인되었으나, 정서적 진정, 긍정적 해석, 적극적 망각 3개의 요인에서 요인을 구성하는 문항이 다르게 나타났다. 그러나 13개의 요인 모두 요인적재량이 0.40이상으로 나타났고, 13의 요인에 의해 설명된 총 분산은 69.7%로 높았고, 각 하위영역의 내적 일관성(0.66-0.94)과 검사-재검사 신뢰도(0.44-0.85)는 적절하였다. 개정판 다차원적 대처척도는 개인의 대처방식을 측정하기에 적합한 도구이며, 향후 스트레스 대처를 위한 효과적 개입을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
Mammalian target of rapamycin (mTOR) is a serine-threonine kinase member of the cellular phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway, which is involved in multiple biological functions by transcriptional and translational control. mTOR is a downstream mediator in the PI3K/Akt signaling pathway and plays a critical role in cell survival. In cancer, this pathway can be activated by membrane receptors, including the HER (or ErbB) family of growth factor receptors, the insulin-like growth factor receptor, and the estrogen receptor. In the present work, we congregated an electronic network of mTORC1 built on an assembly of data using natural language processing, consisting of 470 edges (activations/interactions and/or inhibitions) and 206 nodes representing genes/proteins, using the Cytoscape 3.6.0 editor and its plugins for analysis. The experimental design included the extraction of gene expression data related to five distinct types of cancers, namely, pancreatic ductal adenocarcinoma, hepatic cirrhosis, cervical cancer, glioblastoma, and anaplastic thyroid cancer from Gene Expression Omnibus (NCBI GEO) followed by pre-processing and normalization of the data using R & Bioconductor. ExprEssence plugin was used for network condensation to identify differentially expressed genes across the gene expression samples. Gene Ontology (GO) analysis was performed to find out the over-represented GO terms in the network. In addition, pathway enrichment and functional module analysis of the protein-protein interaction (PPI) network were also conducted. Our results indicated NOTCH1, NOTCH3, FLCN, SOD1, SOD2, NF1, and TLR4 as upregulated proteins in different cancer types highlighting their role in cancer progression. The MCODE analysis identified gene clusters for each cancer type with MYC, PCNA, PARP1, IDH1, FGF10, PTEN, and CCND1 as hub genes with high connectivity. MYC for cervical cancer, IDH1 for hepatic cirrhosis, MGMT for glioblastoma and CCND1 for anaplastic thyroid cancer were identified as genes with prognostic importance using survival analysis.
본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.
본 연구에서는 산사태가 다수 발생한 충주 산척면 지역을 대상으로 야외지질조사 및 일련의 실내시험을 수행하여 데이터를 취득하고, 이후 인공신경망(Artificial neural network)과 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 적용하여 각 인자가 산사태 발생에 미치는 영향도를 분석하였다. 야외지질조사 시 산사태 발생 유무에 따라 불교란시료를 채취하였으며, 동적 콘 관입시험기를 이용하여 토심을 측정하였다. 실내시험은 미국 표준시험법인 ASTM 규정에 따라 진행되었으며, 인자간 다중공선성을 해결하기 위해 VIF(Variation inflation factor)를 산정하였다. 다중공선성 분석을 통해 총 9개 인자(전단강도, 암종, 토심, 포화함수비, 비중, 투수계수, USCS, 사면 경사, 고도)가 분석에 적용되었다. 추후 도출되는 각 인자별 영향도를 직접적으로 비교하기 위해서 데이터는 최소값 0, 최대값 1이 되도록 최소-최대 정규화한 후 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망 분석에 적용되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도 순으로 산사태 발생에 영향력이 크게 나타났으며, 인공신경망 분석 결과, 경사, 토심, 포화함수비, 전단강도 순으로 영향력이 크게 나타났다. 각 분석기법으로 산정된 영향도를 산술평균한 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도가 상위 4개 인자로 선정되었으며, 이들의 영향도 합계는 약 70%로 분석되었다.
본 논문에서는 왜곡 제거 시계열 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 시계열 매칭에서 왜곡 제거 지원은 정확한 유사 시계열 검색을 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시계열에서 발생하는 잡음, 위치 이동, 진폭 조정, 선형 추세의 왜곡들을 이동평균 변환, 정규화 변환, 선형 추세 제거 기법을 사용하여 제거한 후, 시계열 매칭을 수행하고 그 결과를 시각화한다. 본 논문에서 제안하는 시각화 도구는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현된다. 클라이언트는 사용자가 선택한 시계열의 왜곡을 제거하여 서버에 전달하고, 매칭 결과의 시각화를 수행한다. 서버는 R*-트리 기반의 다차원 인덱스로 왜곡 제거 시계열 매칭을 효율적으로 수행한다. 왜곡 제거 시계열 매칭의 결과는 다섯 가지 차트로 달리 표현하여 사용자가 직관적이고 쉽게 이해할 수 있도록 구현한다.
본 연구에서는 Cour(1971)가 제안한 변곡점법(Inflection Point Method)을 이용하여 압밀계수를 예측하기 위한 새로운 방법을 소개하였다. 여기서, 변곡점은 압밀도(U)와 시간계수(log T) 관계곡선의 변곡점 중에서 압밀도($U_i$)가 70.03% 일 때의 시간계수 $T_i$=0.405에 상응하는 점이다. 제안된 변곡점법에 의한 신속한 압밀시험 방법에서 각 단계별 하중재하는 변곡점을 확인한 직후에 이루어지므로 압밀시험에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있으며, 압밀계수를 빠른 시간 내에 쉽게 구할 수 있다. 이 신속한 압밀시험법에 소요되는 시간은 기존의 압밀시험의 경우 1주 또는, 2주의 기간이 소요되는데 비하여 0.5시간~9시간이 소요되므로 압밀시험을 보다 신속히 완료할 수 있다. 본 연구에서는 보다 정규화된 결과를 얻고자 침강장치를 고안하였으며, 그 결과의 분석에서 비 교란시료의 압밀정수들과 잘 부합하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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